国外名校量化金融免费公开课完整指南（2026最新版）
本文是一份2026年最新的量化金融免费学习资源指南。作者整理了来自MIT、Columbia、Stanford等顶尖名校的公开课资源，涵盖了数学基础、金融工程、风险管理和机器学习等核心领域。文章详细列出了完全免费的OpenCourseWare课程、免费旁听的MOOC、大数据资源以及WorldQuant University的免费硕士项目，并规划了从基础到进阶的实用学习路径，建议配合Python项目进行实战练习。
🏷️ 学习指南
3 篇AI 建设者应关注的 60 个 GitHub 账号
文章精选了 60 位 AI 领域的关键 GitHub 开发者，涵盖了从基础架构到应用层的各个方向。作者不仅列出了名单，更提供了一套将研究成果转化为产品的行动指南，建议读者深入挖掘这些开源项目背后的“为什么”，并从中寻找未被开发的蓝海产品机会。
Paper List for AI beginners
这是一份针对计算机科学和数学专业大二学生的机器学习（ML）与强化学习（RL）入门阅读清单。清单分为四个部分：基础（如ResNet、Attention）、AI基础设施（如VAE、BERT、LoRA、Agent）、推理加速（如Linear Attention、Speculative Decoding）以及强化学习（如PPO、DPO、RLHF）。该列表由导师 Mingyang Yi 推荐，旨在帮助本科生构建系统的 AI 知识体系。